| 11-06-2025 |
Fronteras de la IA Generativa: Arquitecturas de Agentes y Modelos Multimodales para Dominios de Alto Impacto
¿Te imaginas desarrollar sistemas de IA que puedan razonar, crear y colaborar como nunca antes? Este proyecto te invita a sumergirte en las fronteras de la inteligencia artificial generativa, explorando Modelos de Lenguaje Multimodal (LMM) y LLM a través de arquitecturas de agentes inteligentes. Inspirados en laboratorios disruptivos (OpenAI, Google DeepMind, Anthropic), exploraremos cómo revolucionar sectores como educación adaptativa, diagnóstico médico, ingeniería automatizada e industrias creativas. En este proyecto desarrollarás: Arquitecturas de agentes IA que integren LMMs y LLMs para resolver problemas complejos; Sistemas de razonamiento explicable y Prototipos funcionales que demuestren el potencial transformador en aplicaciones reales ¿Por qué este proyecto? No es solo académico: es tu oportunidad de prepararte para el futuro de la IA contribuyendo en dominios de alto impacto. ¿Listo para explorar donde la creatividad humana se encuentra con la IA generativa?
Prerequisitos:
IIC2513
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 6/6 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 11-06-2025 |
Prerequisites:
IIC2513
Evaluation method: Nota 1-7, with 6/6 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 03-12-2024 |
Study and simulation of multi-agent systems
Multi-agent systems represent an interdisciplinary field of growing interest due to their ability to model and solve complex problems in diverse scenarios, ranging from drone coordination to the use of nanorobots in medicine. This undergraduate research project proposes a comprehensive literature review on the most relevant design methodologies and applications of multi-agent systems. Additionally, simulations will be developed to explore their behavior in various contexts, evaluating aspects such as cooperation, communication, and robustness to disturbances. This work aims to attract students interested in collective dynamics, artificial intelligence, distributed control, and their practical applications.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |